上海市某区域PM2.5及其重金属对居民健康的影响

跟踪监测上海某典型工业居民混合区夏、秋、冬三季的PM_2.5及其重金属成分的质量浓度, 分析污染物质量浓度变化趋势, 通过人体暴露健康风险评价模型对居民健康进行风险评估. 结果显示, 调查区域内居民区的PM_2.5的质量浓度与全市均值相当; 各点位PM_2.5及其重金属成分的污染水平均呈现明显的季节性特征, 其中冬季明显高于夏秋季; 重金属中铅、镉的质量浓度均未超过国家标准, 各点位的砷的质量浓度均超过国家标准1倍; 调查区域内致癌和非致癌重金属成分的健康风险处于“可接受”水平, 不会增加当地居民的健康风险.     

长春市大气环境中PM10外来源估算研究

大气颗粒物外来源解析的常用方法有后向轨迹分析法、化学质量平衡法、元素示踪法等,都是通过化学成分分析来确定源。但这类方法存在缺点,如成本高、流程长等。针对以上问题,提出一种新的量化大气环境中PM10外来源的方法,这种方法基于长春市背景站点的PM10的时间序列,通过确定本地源贡献后,利用PM10监测数据与其差值即可获得外来源的贡献量。经估算得到2011年长春市6个采样点PM10的外来源年平均贡献率从北向南逐渐降低,分别是食品厂为38.85%,客车厂为28.79%,邮电学院为24.31%,儿童公园为20.89%,净月潭为19.93%,甩湾子为37.35%。由此可以看出长春市空气污染主要来源于本地污染,为解决长春市大气颗粒物污染,改善空气质量更应该重视本地污染源的治理。     

北京市夏季大气气溶胶 PM2.5和 PM10成分特征?

对北京市城区2012年夏季大气对气溶胶进行每日PM2.5和PM10石英膜采样,得到了可溶性离子质量浓度和16种元素的质量浓度,并结合气象观测值进行了分析.结果显示,采样期间,PM2.5质量浓度为9.58~210.42μg·m-3,平均值102.81μg·m-3;PM10质量浓度为33.75~288.33μg·m-3,平均值159.66μg·m-3.PM2.5和PM10质量浓度都与采样点能见度、风速呈负相关,与相对湿度呈正相关.质子荧光分析(PIXE)结果显示,S、K、Ca和Fe在PIXE可分析元素中含量较高,在PM2.5和PM10都占89%.且元素Ca、Ti、Sc、Cr、Fe主要存在于粗粒子(PM2.5~10)中,而元素S、Cu、Zn、As、Br、Pb主要存在于细粒子(PM2.5)中.富集因子分析表明,元素K、Ca、Ti、V、Mn、Ni主要为地壳来源,元素S、Cl、Cu、Zn、As、Br、Pb主要来自于人为源.SO2-4、NO-3、NH+43种可溶性离子总质量浓度占PM2.5浓度的43.5%,占PM10浓度的25.4%.     

基于小波网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制

通过对永磁无刷直流电机的无位置传感器检测原理和小波网络特性的分析，提出了基于小波神经网络的永磁无刷直流电机无位置传感器控制新方法．该方法构建小波网络模型，采用梯度下降法对网络进行训练．网络训练分为离线训练和在线训练，由离线训练初步确定网络隐层节点的小波平移因子、尺度因子及网络输出层权值．以滤波和逻辑处理后的网络输出信号为教师对网络输出层连接权进行在线调整．从而由电机的相电流、端电压映射出电机的换相信号，取代了传统的位置传感器．最后仿真及实验结果表明，该方法能得到准确的永磁无刷直流电机的换相信号．     

小波变换在大气污染物时间序列分析中的应用

以西安市PM10日平均浓度时间序列为例，根据小波分析的基本原理，应用小波变换的时频局部化功能，对大气污染物时间序列的变化进行了分析，清楚地给出了大气污染物的年变化趋势及突变特征。这些特征对大气污染物的治理、预报和控制具有十分重要的实际意义。研究结果表明，将小波变换应用于大气污染物时间序列的分析是可行的。     

宜昌市城区PM_(2.5)污染形成灰霾天气的规律研究

2012年选取与气象站点相邻的一个环境空气质量测点对PM2.5进行了研究性监测,测点距地面23m,全年PM2.5质量浓度在19~284μg/m3之间,年均质量浓度为89μg/m3,月均质量浓度最高的为1月.系统分析全年PM2.5监测质量浓度与相邻气象测点灰霾、能见度观测数据之间的关系,得到以下结论:宜昌市城区PM2.5污染质量浓度与灰霾观测值相关性不强,但与能见度的观测值显著相关;全年能见度降低受PM2.5污染的影响具有季节性,2、5~6三个月与7~9三个月及4、10~11三个月,这3组月份内的PM2.5与能见度之间的回归曲线基本一致,全年中3月份影响最大,而1月份最小,主要与气温、风速、降雨因素有关.     

北京地区夏季PM10污染的数值模拟研究

利用三维区域空气质量模式CAMx,对北京地区夏季PM10浓度的时间变化规律和空间分布特征进行了数值模拟研究。结果表明,北京市城近郊区夏季的PM10具有明显的时空变化规律。一般在半夜前后和早晨常表现出较高的浓度;中午前后由于大气化学转化对二次气溶胶的生成贡献,在城市地区也会表现出一定的高浓度值;傍晚前后往往是一天中浓度最低的时段。PM10的空间分布与源排放关系密切,中午前后的空间分布会体现出光化学反应对其二次生成作用的影响。二次气溶胶在PM10中占有相当的份额,对于PM10中硫酸盐和硝酸盐的浓度变化,其中的二次组分起主要决定作用,而有机碳气溶胶以及PM10的浓度水平和变化规律则主要受一次成分的影响。     

移动通信技术W-CDMA技术分析

文章着重介绍了3G技术的代表W-CDMA系统及其关键技术。通过分析GSM、W-CDMA在覆盖与容量、及核心网之间的差异,重点突出了3G技术的在移动数据承载能力,指明了2.5G技术在承载能力和业务实现的局限性。最后本文对移动通信技术的未来做了一些简单的总结,提出了一些个人的见解。     

长春市冬春季环境空气中PM2.5污染特征与来源解析

为研究长春市冬季和春季大气PM_2.5的主要来源及污染特征, 于2018-01-06—2018-05-14连续采集PM_2.5环境受体样品, 分析其无机元素及水溶性阴离子组分. 结果表明： 采样期间长春市PM_2.5的质量浓度为（46.4±24.4）μg/m³, 冬季和春季的平均质量浓度分别为(51.0±25.8)μg/m³和(32.6±11.5)μg/m³, 超标率为11%, 均在冬季超标, 在春节假期中（2018-02-15—2018-02-21）, PM_2.5的质量浓度低且保持平稳; 所测全部水溶性阴离子及部分无机元素（Al,As,Pb,Se,Ti）质量浓度呈冬季高于春季的趋势; 长春市无机元素主要源于燃煤、 交通和扬尘; 长春市PM_2.5中NO^-₃和SO^2-₄是燃煤和机动车尾气共同作用的结果, 其中燃煤源的贡献率相对较高; 长春市冬春季PM_2.5主要来源为二次源（28.2%）、土壤尘源（12.6%）、交通排放源（10.7%）、燃煤源和建筑尘源（28.6%）、工业源和其他源（19.8%）.     

基于云模型的PM_(2.5)污染程度评价

空气污染问题是近期公众关注的焦点问题.考虑污染因子PM2.5污染程度的模糊性和随机性,采用武汉市130个以PM2.5为首要污染物的AQI数据,利用云模型建立了空气质量评价体系,并用于PM2.5污染程度评价.以PM2.5指数88为例,评价其属于良好等级的隶属度区间为[0.64,0.87],属于轻度污染等级的隶属度区间为[0.03,0.13],最终评价为良好等级,与国家标准一致,但信息表达更充分.结果表明:采用云模型进行空气污染程度评价,实现了空气质量分级评估随机性与定性语言表达模糊性的统一,更符合人类对事物的认知规律.云模型评价空气质量是国家评价标准的有益补充.